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现有的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术存在数据精度差、数据波动大的弊端,为了解决上述问题,提出海上无人驾驶船舶数据融合应用技术研究。AIS与雷达设备采集的船舶数据存在较大的差异,采用聚类方法与高斯-克吕格投影方法分别对数据的时间与空间进行校准,得到采集时间序列一致、表述一致的船舶数据,以此为基础,利用模糊数学算法对目标船舶的关联航迹数据进行求取,以关联航迹数据为依据采用加权融合算法对AIS与雷达数据权值进行分配,实现海上无人驾驶船舶数据的融合应用。通过性能测试得到,与现有的数据融合应用技术相比较,提出的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术极大的提升了数据精度,降低了数据波动的幅值,说明本文方法的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术具有更好的性能。 相似文献
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基于模糊神经网络和数据融合的结构裂纹故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
本文利用模糊神经网络和数据融合技术相结合,对铝板裂纹进行了故障诊断.在梁结构的振型斜率变化率的基础上,得到了板结构两个方向的振型斜率变化率裂纹诊断指标.通过对模糊神经网络诊断结果和模糊神经网络数据融合诊断结果的比较,证明模糊神经网络数据融合诊断方法对裂纹的检测、定位和性质刻画能够达到满意的精度,也证明了在所取五种裂纹诊断指标中,振型斜率变化率裂纹诊断指标对裂纹的诊断精度是最高的. 相似文献
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雷达和船舶自动识别系统(AIS)是保证现代船舶航行安全的重要导航设备。针对1部雷达和1部AIS得到的目标航迹进行融合,提出1种基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法,采用模糊数学中的正态隶属函数法来进行航迹相关,数据融合则采用参数加权方法,并将融合后数据进行多项式拟合,用以提高导航数据信息的精度与可靠性。通过仿真实例验证了此方法的可行性与有效性。 相似文献
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多传感器数据融合技术概述 总被引:2,自引:0,他引:2
多传感器数据融合是指对由多个传感器单元所获取的信息进行综合分析及处理的一种技术,它避免了单传感器的局限性,可以得到更为全面、准确的信息估计。文章主要论述了多传感器数据融合的基本原理、特点与结构、方法及应用,并对多传感器信息融合技术的研究进行了展望。 相似文献
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舰船导航领域通常采用多传感器组合的方式保证导航精度,但对于水下舰船而言,由于其传感器种类少、精度低,导航精度水平有待提升。本文结合舰船配置特点,提出一种多惯性导航系统信息融合方法,通过设计Kalman滤波器实现多套惯导设备的信息融合,模拟仿真实验和半实物仿真试验结果表明,相较于单套惯导系统而言,所提方法可以将定位精度提升30%,为水下舰船的长航时高精度导航提供了保障。 相似文献
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多部雷达在探测目标时,因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响,易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降。针对这一问题,本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想,把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对,求出目标状态当前时刻的区间估计,去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据,再作2次融合。仿真结果表明,应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合,不仅算法简单,而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性。 相似文献
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采用单传感器的传统船舶电气参数测量方法存在很多缺陷,会受到传感器的测量噪声和电网中的电磁干扰等影响,从而影响参数测量的精度和测量结果的稳定性。为此,应用状态估计技术和多传感器数据融合理论,提出了一种新的船舶电气参数测量方法。首先建立电压和电流的状态模型,将其连续的动态方程离散化,用于数字信号处理器(DSP)中。然后采用卡尔曼滤波和无反馈分布式融合来对离散化后的采样数据进行融合,从而得到全局数据融合的最优估计。最后,经过一个周期的采集数据估计值进行有效值计算,在液晶屏中显示出来。与单个传感器的检测方法相比,该检测方法具有更高的精度和更好的稳定性。仿真结果和实验测试结果都证明了本检测方法的有效性和优越性。 相似文献
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多传感器数据融合数学模型与方法概述 总被引:5,自引:1,他引:4
介绍了数据融合概念及其功能结构,分析了一级融合中的状态融合、属性融合的各种实现方法和技术,提出每种方法的适用范围及其优点与不足,为数据融合的理论研究和工程实践提供了一定的建设性意见。 相似文献
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现代战争中,随着导弹武器技术的不断完善和发展,现代军用雷达受到了巨大威胁,单部雷达已经很难适应未来战场的需要,因此雷达联网成为军事预警系统的发展趋势。本文针对雷达网中航迹关联后的数据融合实现问题进行讨论与分析,对该问题进行了数学描述,给出了雷达网中数据融合的实现方法。 相似文献
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VTS中雷达和AIS信息融合算法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
提出VTS中雷达和AIS信息时间统一性的算法,采用K近邻域法和基于统计的加权估计法对雷达和AIS信息进行相关判别和融合,提高了VTS对目标的跟踪性能和可靠性。 相似文献